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創(chuàng)新互聯Python教程：如何用Python進行抽樣？
用python進行抽樣的步驟：
成都創(chuàng)新互聯公司云計算的互聯網服務提供商,擁有超過13年的服務器租用、香港機房服務器托管、云服務器、虛擬主機、網站系統開發(fā)經驗，已先后獲得國家工業(yè)和信息化部頒發(fā)的互聯網數據中心業(yè)務許可證。專業(yè)提供云主機、虛擬主機、域名與空間、VPS主機、云服務器、香港云服務器、免備案服務器等。
第1部分：導入需要的庫
import random # 導入標準庫 import numpy as np # 導入第三方庫
這里用到了Python內置標準庫random以及第三方庫Numpy，前者用于做隨機抽樣，后者用于讀取文件并做數據切片使用。
第2部分：實現簡單隨機抽樣
data = np.loadtxt('data3.txt') # 導入普通數據文件
data_sample = data[random.sample([i for i in range(len(data))], 2000)]
# 隨機抽取2000個樣本
print(data_sample[:2]) # 打印輸出前2條數據
print(len(data_sample)) # 打印輸出抽樣樣本量首先通過Numpy的loadtxt方法讀取數據文件。
然后使用Random庫中的sample方法做數據抽樣。
由于sample庫要求抽取的對象是一個序列或set，因此這里使用了一個列表推導式直接基于data數據集的記錄數生成索引列表，
然后再返回給sample隨機抽樣，抽樣數量為2000;最后從data中直接基于索引獲得隨機抽樣后的結果。
打印輸出前2條數據和總抽樣樣本量。返回結果如下：
[[-4.59501348 8.82741653 4.40096599 3.40332532 -6.54589933] [-7.23173404 -8.92692519 6.82830873 3.0378005 4.64450399]] 2000
第3部分：傳統方法
ind = [] for i in range(len(data)): ind.append(i)
而這里的列表推導式的寫法[i for i in range(len(data))]除了在語法上更加簡潔和優(yōu)雅外，在性能上同樣會有提升。
我們通過如下實驗做簡單測試，對從0到1000000的每個數求平方然后添加到列表。兩種方法如下：
# 方法1：傳統方法 import time t0=time.time() # 開始時間 ind = [] for i in range(1000000): sqr_values = i*i ind.append(sqr_values) t1 = time.time() # 結束時間 print(t1-t0) # 打印時間 # 方法2：列表推導式 import time t0=time.time() # 開始時間 sqr_values = [i*i for i in range(1000000)] t1 = time.time() # 結束時間 print(t1-t0) # 打印時間
上述代碼執(zhí)行后的輸出結果分別是：
0.39202237129211426 0.12700724601745605
上面只是簡單的計算邏輯并且數據量也不大，
如果配合大數據量以及更復雜的運算，
那么效率提升會非常明顯。
網頁標題：創(chuàng)新互聯Python教程：如何用Python進行抽樣？
文章起源：http://fisionsoft.com.cn/article/cdjjsei.html
